Opus 4.8 — Раунд 2: Практические ответы для реального проекта

Дата: 2026-06-23

Вопрос 1: Одна идея с максимальным преимуществом

Provenance с кликабельной трассировкой до исходного текста.

Юрист подписывается под результатом. «Добавилась услуга X за 15000» без источника — бесполезно. «Добавилась услуга X ← допник №3, п.2.4, вот абзац» → проверка за 2 секунды → реальная экономия.

Механика: каждая op содержит source_quote (точная цитата из документа). Клик по строке → показать исходный абзац в документе.

Вопрос 2: Self-consistency vs logprobs

N=1 + self-reported confidence. Не logprobs.

Причины:

logprobs на JSON шумные — не отражают уверенность в смысле
Модель сама возвращает confidence: 0.0-1.0 — ноль инфраструктуры
Self-consistency 3 прогона НЕ утраивает время: прогоны одного файла независимы → параллельно ~80с, не 240с

Оптимальный гибрид: N=1 по умолчанию. Для ops с confidence < 0.7 → выборочный повторный прогон. Низко-confidence → в очередь на ручную проверку.

Вопрос 3: Минимальный двухслойный лог

Слой 1 уже есть — таблица documents (original_bytes + elements_json = сырые факты).

Минимальное: добавить в spec_events колонку source_document_id (FK → documents).

Не нужно event_type, не нужно parent_event_id. Одна FK-колонка даёт:

Двухслойное разделение
Provenance-костяк
Возможность ре-интерпретации новыми моделями

Вопрос 4: Эмбеддинги vs NFKC

NFKC покрывает ~90-95%. Эмбеддинги преждевременны.

NFKC ловит типографику (тире, пробелы, кавычки). Эмбеддинги нужны только для семантического перефраза — но в домене облачного провайдера допники копируют названия дословно. Плюс после подачи LLM spec_current с готовыми ID проблема матчинга почти исчезает.

Рекомендация: NFKC достаточно. pgvector добавлять только при доказанных промахах.

Вопрос 5: Temporal UI

Шаговый таймлайн: Договор → Допник1 → Допник2 → Допник3.

Клик на узел = спецификация на этот момент.

Две ручки выбора (from/to): diff-таблица между версиями.

Визуализация: 🟢 добавлено / 🔴 удалено / 🟡 изменено с inline old→new.

Каждая строка кликабельна → provenance (исходный абзац).

Два режима: «Итог» (последняя vs база) и «Пошагово» (дельта каждого допника).

Вопрос 6: Provenance MVP — колонки

Три колонки в spec_events:

source_document_id FK → documents — самая важная. Костяк всего.
prompt_version TEXT — какая версия промпта.
raw_llm_response JSONB — полный ответ модели.

Поле source_quote — внутри op (в raw_llm_response), не отдельная колонка.

Сквозная логика

source_document_id + source_quote от LLM закрывают provenance, двухслойность и трассировку одновременно. Самый дешёвый и конкурентный ход. Temporal UI — следующий слой поверх той же истории.

4.4 KiB Raw Blame History Unescape Escape